


Pourquoi mon signal cliqué sur le bouton PyQt4 génère-t-il toujours la même valeur dans une boucle ?
Connexion des slots et des signaux dans PyQt4 dans une boucle
Dans PyQt4, l'établissement de connexions entre les slots et les signaux est un aspect fondamental de la gestion des événements. Cependant, lorsque vous tentez de connecter plusieurs signaux émis par des boutons dans une boucle, un comportement inattendu peut survenir.
Pour illustrer ce problème, considérez le code suivant :
def __init__(self): for i in range(0, 10): self._numberButtons += [QPushButton(str(i), self)] self.connect(self._numberButtons[i], SIGNAL('clicked()'), lambda: self._number(i)) def _number(self, x): print(x)
En cliquant sur l'un des boutons boutons, la sortie affiche systématiquement « 9 », quel que soit le bouton enfoncé. Comprendre la raison de ce comportement implique d'explorer les subtilités des règles de portée de Python.
En Python, la portée d'une variable est déterminée par la fonction englobante la plus proche. Dans cet exemple, la fonction lambda et la fonction « _number » sont définies dans la fonction « __init__ ». Puisque la boucle attribue la même valeur (« 9 ») à « i » pour chaque itération, la fonction lambda capture toujours la dernière valeur attribuée à « i » dans la fonction « __init__ », qui est « 9 ».
Pour résoudre ce problème, une approche consiste à passer « i » comme argument de mot-clé avec une valeur par défaut dans la fonction lambda, en garantissant qu'une liaison distincte de « i » est créée pour chaque exemple.
self._numberButtons[i].clicked.connect(lambda checked, i=i: self._number(i))
Alternativement, functools.partial peut être utilisé pour créer une fonction spécialisée qui lie « i » à la valeur spécifique associée à chaque bouton.
self._numberButtons[i].clicked.connect(partial(self._number, i))
Ces modifications garantissent que chaque fonction de rappel capture la valeur correcte de « i », permettant des réponses appropriées aux clics sur les boutons.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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Python convient à la science des données, au développement Web et aux tâches d'automatisation, tandis que C convient à la programmation système, au développement de jeux et aux systèmes intégrés. Python est connu pour sa simplicité et son écosystème puissant, tandis que C est connu pour ses capacités de contrôle élevées et sous-jacentes.

Vous pouvez apprendre les bases de Python dans les deux heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Structures de contrôle maître telles que si les instructions et les boucles, 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions. Ceux-ci vous aideront à commencer à écrire des programmes Python simples.

Python excelle dans les jeux et le développement de l'interface graphique. 1) Le développement de jeux utilise Pygame, fournissant des fonctions de dessin, audio et d'autres fonctions, qui conviennent à la création de jeux 2D. 2) Le développement de l'interface graphique peut choisir Tkinter ou Pyqt. Tkinter est simple et facile à utiliser, PYQT a des fonctions riches et convient au développement professionnel.

Vous pouvez apprendre les concepts de programmation de base et les compétences de Python dans les 2 heures. 1. Apprenez les variables et les types de données, 2. Flux de contrôle maître (instructions et boucles conditionnelles), 3. Comprenez la définition et l'utilisation des fonctions, 4. Démarrez rapidement avec la programmation Python via des exemples simples et des extraits de code.

Python est largement utilisé dans les domaines du développement Web, de la science des données, de l'apprentissage automatique, de l'automatisation et des scripts. 1) Dans le développement Web, les cadres Django et Flask simplifient le processus de développement. 2) Dans les domaines de la science des données et de l'apprentissage automatique, les bibliothèques Numpy, Pandas, Scikit-Learn et Tensorflow fournissent un fort soutien. 3) En termes d'automatisation et de script, Python convient aux tâches telles que les tests automatisés et la gestion du système.

Python est plus facile à apprendre et à utiliser, tandis que C est plus puissant mais complexe. 1. La syntaxe Python est concise et adaptée aux débutants. Le typage dynamique et la gestion automatique de la mémoire le rendent facile à utiliser, mais peuvent entraîner des erreurs d'exécution. 2.C fournit des fonctionnalités de contrôle de bas niveau et avancées, adaptées aux applications haute performance, mais a un seuil d'apprentissage élevé et nécessite une gestion manuelle de la mémoire et de la sécurité.

Pour maximiser l'efficacité de l'apprentissage de Python dans un temps limité, vous pouvez utiliser les modules DateTime, Time et Schedule de Python. 1. Le module DateTime est utilisé pour enregistrer et planifier le temps d'apprentissage. 2. Le module de temps aide à définir l'étude et le temps de repos. 3. Le module de planification organise automatiquement des tâches d'apprentissage hebdomadaires.

Python excelle dans l'automatisation, les scripts et la gestion des tâches. 1) Automatisation: La sauvegarde du fichier est réalisée via des bibliothèques standard telles que le système d'exploitation et la fermeture. 2) Écriture de script: utilisez la bibliothèque PSUTIL pour surveiller les ressources système. 3) Gestion des tâches: utilisez la bibliothèque de planification pour planifier les tâches. La facilité d'utilisation de Python et la prise en charge de la bibliothèque riche en font l'outil préféré dans ces domaines.
